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公开(公告)号：CN113157728A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110200986.7
申请日：2021-02-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/245 , G06F16/215 , G06N3/00
Abstract: 本发明提供一种地下柴油铲运机循环工况的识别方法，属于地下柴油铲运机工况分析技术领域。该方法首先获取地下柴油铲运机循环工况运行数据以及工况变换时间记录表，将地下柴油铲运机循环工况类别分为空载行驶、装载、重载运输和卸载四类工况，并对历史数据进行人工工况标定，然后对历史数据进行数据清洗、滤波处理，利用ReliefF算法对滤波处理后的数据进行特征选择，确定工况识别特征参数，得到最终的样本集，再训练工况识别随机森林模型，将铲运机的实时生产数据输入随机森林模型，以实现实时工况的识别。该方法简单有效，可操作性强，且不依赖于铲运机动力学模型，可拓展性强，对基于工况的铲运机故障诊断和智能控制研究具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109374099A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811410012.6
申请日：2018-11-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01G19/08
Abstract: 本发明提供一种铲运机高精度动态智能称重系统，属于称重技术领域。该系统包括传感器模块、控制器模块、数据通讯模块、上位机、执行模块，传感器模块包括直线位移传感器、油压传感器和倾角传感器，直线位移传感器和油压传感器分别安装于铲运机工作机构的举升油缸和翻转油缸，倾角传感器安装于前车体车架，控制器模块接收来自传感器模块的数据，处理后通过数据通讯模块与上位机进行通讯，上位机包括称重模型模块、自学习模块、决策模块和显示模块，执行模块最后完成决策指令。本发明可实现铲运机对料石载荷的高精度、动态、智能的称重，并推动矿山装备无人化、智能化作业的发展。
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公开(公告)号：CN109098517A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811161902.8
申请日：2018-09-30
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种架线式纯电动地下铲运机架线系统的架线杆，属于架线系统平台搭建技术领域。该架线杆根据矿山实际采矿巷道大小和铲运机机身尺寸，以符合纯电动铲运机的架线需求为目标，包括弯曲连接杆、固定螺栓孔、上主体杆、下主体杆、固定螺母、底座、架线挂钩和架线横梁，架线杆的活动底座与下主体杆座吻合，通过固定螺母固定，上主体杆嵌套在下主杆体，能够伸缩并通过两个固定螺栓孔固定以适应不同高度的需求；弯曲连接杆连接在上主体杆上，弯曲连接杆连接架线横梁，架线横梁水平伸出，上面设计有架线挂钩。本发明突破了矿山机械铲运机完全由新能源纯电动驱动并持续不断工作的关键技术，为搭建纯电动铲运机架线系统平台提供支撑。
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公开(公告)号：CN115454076B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202211131375.2
申请日：2022-09-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法及系统，该方法包括：以车辆离心力和轮胎侧向力的合力作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角；基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数；对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。本发明方案可以解决现有的速度调节控制方法过于保守，以至于车辆的平均纵向速度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117250957A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311299841.2
申请日：2023-10-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种路径跟踪控制关键参考点选取方法、装置、设备和介质，所述方法包括：在初始控制周期中，以移动装备与参考路径上的所有点的距离最小值对应的点作为关键参考点；在其它控制周期中，包括如下步骤：读取上一控制周期的关键参考点，以该点作为当前控制周期的搜索基准点，并基于该点确定基准距离；将当前控制周期的基准点之后的每一点与移动装备之间的距离与基准距离进行判断，得到该当前控制周期的关键参考点。本发明可以在等间隔离散点列的参考路径中实时、有效的获取关键参考点，解决现有技术选取关键参考点计算成本高、实时性较差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117022279A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311076394.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种铰接转向车辆双向行驶路径跟踪控制方法及系统，涉及无人驾驶车辆的运动控制技术领域，包括：构建铰接转向车双向行驶的硬件平台；对铰接转向车的正向行驶路径进行参考点选取；对铰接转向车的反向行驶路径进行参考点选取；基于硬件平台和参考点，进行铰接转向车的双向行驶路径跟踪控制。本发明提出硬件平台设置方法，解决现有铰接转向车辆无人驾驶系统无法提供后桥位置姿态信息的问题，其次提出双向行驶工况下的切换参考点选取方法，解决正向行驶和反向行驶时控制点不同导致的参考点不同问题。提出了一种反向行驶工况下，以后桥中点为控制点的路径跟踪控制框架，解决在不改变定位系统正方向的情况下实现反向路径跟踪的问题。
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公开(公告)号：CN113157732B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110201800.X
申请日：2021-02-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086 , E02F3/04 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于PSO‑BP神经网络的地下铲运机故障诊断方法，属于地下铲运机故障诊断技术领域。该方法首先从数据库中提取矿山装备运行的原始数据并按照装备的型号进行分类转存，对所获得的数据进行预处理后，采用Relief算法挖掘故障的特征参数，并构建了经粒子群算法(PSO)优化后的BP神经网络模型来进行故障诊断。本发明相较传统的人工筛选，通过Relief算法进行故障特征的筛选过滤，不仅能节省大量的分析时间，还能提供更为准确的分析结果，此外，优化的PSO‑BP神经网络克服了单纯使用BP神经网络会收敛于局部最优解的缺陷，提高了矿山装备故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN113157732A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110201800.X
申请日：2021-02-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/2453 , E02F3/04 , G06N3/08 , G06N3/00
Abstract: 本发明提供一种基于PSO‑BP神经网络的地下铲运机故障诊断方法，属于地下铲运机故障诊断技术领域。该方法首先从数据库中提取矿山装备运行的原始数据并按照装备的型号进行分类转存，对所获得的数据进行预处理后，采用Relief算法挖掘故障的特征参数，并构建了经粒子群算法(PSO)优化后的BP神经网络模型来进行故障诊断。本发明相较传统的人工筛选，通过Relief算法进行故障特征的筛选过滤，不仅能节省大量的分析时间，还能提供更为准确的分析结果，此外，优化的PSO‑BP神经网络克服了单纯使用BP神经网络会收敛于局部最优解的缺陷，提高了矿山装备故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN113029619A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110203850.1
申请日：2021-02-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于C4.5决策树算法的地下铲运机故障诊断方法，属于地下铲运机故障诊断技术领域。该方法首先采集并提取地下铲运机传感器样本数据，然后将采集的样本数据经健康状态标定后打上标签，划分数据集，将样本数据分为训练集和测试集，再利用训练集样本数据生成决策树模型，进行剪枝，最后利用测试集数据对剪枝后的决策树模型进行测试，直到达到要求，生成最终的决策树，对故障进行诊断。本发明通过机器学习的方法替代了人工进行故障诊断的过程，使地下铲运机的诊断过程更加省时省力且能够准确诊断出设备发生的故障，提高了故障诊断的效率，减少了诊断维修的成本。
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公开(公告)号：CN112982544A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110215155.7
申请日：2021-02-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于KPCA的地下铲运机故障诊断方法，属于地下铲运机故障诊断技术领域。该方法利用地下铲运机实际生产过程中产生的历史数据搭建KPCA模型，通过对特征值分解，进一步求得特征向量来建立主元子空间与残差子空间的T2与SPE统计量，并利用建模数据与两个统计量的分布得到各自的控制限，并与当前检测数据的统计量比较，判断系统是否出现异常，完成故障检测，计算各参量对统计量的贡献值，得到贡献率图，定位故障变量。本发明采用谦比希铜矿的地下铲运机实际生产数据进行案例验证，试验结果表明本发明所提出的方法是十分有效的。
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